一種用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，通過夜間車道線圖像分析，分析得出進(jìn)行車道線檢測所需要的車道線的信息集中于灰度值相對較高的區(qū)域，而路面和一些其他的無用信息基本集中于灰度值相對較低的區(qū)域。為了能夠得到更好的對比度增強(qiáng)效果，本發(fā)明將首先進(jìn)行車道標(biāo)線部分和路面背景部分的灰度閾值分割，在此基礎(chǔ)上對車道標(biāo)線和路面背景兩部分分別進(jìn)行局部直方圖均衡化，從而增強(qiáng)對比度。
【專利說明】一種用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及圖像變換和理解，具體涉及一種用于夜間車 道線檢測的圖像預(yù)處理方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 交通安全問題已成為世界性的大問題，因此汽車的安全性對人類生命財(cái)產(chǎn)的影響 是不言而喻的。隨著高速公路的發(fā)展和汽車性能的提高，汽車行駛速度也相應(yīng)加快，加之汽 車數(shù)量增加以及交通運(yùn)輸日益繁忙，汽車事故增多所引起的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，已成為 一個(gè)不容忽視的社會問題，汽車的行車安全更顯得非常重要。而傳統(tǒng)的被動(dòng)安全已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn) 不能避免交通的事故發(fā)生，因此主動(dòng)安全的概念慢慢的行成并不斷的完善。視覺傳感由于 具有信息量大、成本低廉的特點(diǎn)，在汽車主動(dòng)安全領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
[0003] 車道線檢測技術(shù)是指利用圖像傳感等手段檢測出道路車道虛實(shí)標(biāo)線的技術(shù)，它是 汽車主動(dòng)安全領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。在基于視覺的車道保持系統(tǒng)中，車道線的檢測和跟蹤 是一個(gè)基本的、必要的功能，它能防止汽車偏離車道，同時(shí)也可以給包括碰撞預(yù)警等其它主 動(dòng)安全系統(tǒng)提供重要的道路環(huán)境信息。
[0004] 目前，日間車道線的檢測方法較為成熟。從上世紀(jì)九十年代中期起，包括美國、德 國在內(nèi)的歐美等國進(jìn)行了大量相關(guān)方向的研究，并且已經(jīng)成功研制出一些各具特色的車道 偏離預(yù)警系統(tǒng)。這些系統(tǒng)在車輛發(fā)生偏離或具有偏離趨勢時(shí)給駕駛員以警示信息，提醒駕 駛員采取措施，以達(dá)到防止事故發(fā)生的目的。
[0005] 但是，目前夜間車道線由于路面照射光源有限，圖像整體亮度低，其中的車道線辨 識度低，導(dǎo)致夜間車道線檢測仍有較大的難度。通過對大量夜間道路的圖像觀察發(fā)現(xiàn)，道 路圖像中白色（或黃色）車道線區(qū)域?qū)?yīng)的像素點(diǎn)亮度值較低，與非車道線路面區(qū)域像素 點(diǎn)的對比度較小是導(dǎo)致車道線檢測困難的根本原因。因此，本發(fā)明提出了一種針對夜間道 路圖像的預(yù)處理方法，目的是增強(qiáng)車道線像素區(qū)域和非車道線路面區(qū)域之間像素點(diǎn)的對比 度，以提高夜間車道線的檢測率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，通過夜間車 道線圖像分析，分析得出進(jìn)行車道線檢測所需要的車道線的信息集中于灰度值相對較高的 區(qū)域（車道標(biāo)線部分），而路面和一些其他的無用信息基本集中于灰度值相對較低的區(qū)域 (路面背景部分）。為了能夠得到更好的對比度增強(qiáng)效果，本發(fā)明將首先進(jìn)行車道標(biāo)線部分 和路面背景部分的灰度閾值分割，在此基礎(chǔ)上對車道標(biāo)線和路面背景兩部分分別進(jìn)行局部 直方圖均衡化，從而增強(qiáng)對比度。
[0007] 具體的步驟如下：
[0008] 步驟1 :首先采集圖像，對圖像中所有灰度值所對應(yīng)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。本發(fā) 明中，采集的圖像為8位的灰度圖，因此灰度級范圍為0至255。
[0009] 步驟2 :統(tǒng)計(jì)出圖像中所有像素點(diǎn)數(shù)少于7的灰度級，然后把他們的像素點(diǎn)數(shù)的灰 度值置為0。
[0010] 該步驟的目的是，當(dāng)某個(gè)灰度的像素點(diǎn)數(shù)目少于一定值的時(shí)候，可以認(rèn)為這些點(diǎn) 為噪聲點(diǎn)，將這些噪聲點(diǎn)的像素灰度值數(shù)置為〇,并在下一步車道標(biāo)線部分和路面背景部分 的分界點(diǎn)閾值選取時(shí)忽略這些點(diǎn)。該步驟的目的是可以減少噪聲對提取目標(biāo)的影響。此處 的判斷閾值7是經(jīng)過多次試驗(yàn)后確定的，一般可在區(qū)間[1，11]中選取。
[0011] 步驟3 :計(jì)算出車道標(biāo)線部分和路面背景部分的分界點(diǎn)閾值t。
[0012] 閾值法是圖像二值化時(shí)最簡單的算法，它利用灰度級來將圖像劃分成一個(gè)或者多 個(gè)區(qū)域，當(dāng)圖像的目標(biāo)與背景對比度較強(qiáng)的時(shí)候，這種方法非常有效。此時(shí)這種方法能把背 景跟目標(biāo)很好的分開，雖然本發(fā)明處理的圖像是夜間環(huán)境下的車道線圖像，對比度比較差， 但是此處的閾值的選取不是為了把背景段跟目標(biāo)段絕對的區(qū)分開來，不是圖像的二值化處 理，而是近似地分開背景段跟目標(biāo)段，從而增強(qiáng)對比度以達(dá)到很好的對比度增強(qiáng)的效果。所 以此處選用閾值法中算法簡單且適用的全局灰度均值法來計(jì)算閾值。
[0013] 計(jì)算公式如下（全局灰度均值法）：

【權(quán)利要求】
1. 一種用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:首先采集圖像，對圖像中所有灰度值所對應(yīng)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)； 步驟2 :統(tǒng)計(jì)出圖像中所有像素點(diǎn)數(shù)少于7的灰度級，然后把他們的像素點(diǎn)數(shù)的灰度值 置為〇 ; 步驟3 :計(jì)算出車道標(biāo)線部分和路面背景部分的分界點(diǎn)閾值t，設(shè)為背景段為[1，t]，目 標(biāo)段為[t+1，255]; 步驟4 :統(tǒng)計(jì)車道標(biāo)線部分和路面背景部分所有像素點(diǎn)數(shù)等于O的灰度級個(gè)數(shù)，分別記 為A和B，把它們分配給車道標(biāo)線部分和路面背景部分，分配法則是：按照車道標(biāo)線部分和 路面背景部分占整個(gè)灰度級的比例來分； 分配給背景段的灰度級個(gè)數(shù)計(jì)算公式如下所示：
分配給目標(biāo)段的灰度級個(gè)數(shù)計(jì)算公式如下所示：
其中：Q1,Q2分別表示為背景段和目標(biāo)段分配到的灰度級個(gè)數(shù)，t表示閾值，256表示整 個(gè)灰度區(qū)間個(gè)數(shù)； 這樣分配之后，可以得到一個(gè)新的閾值u，計(jì)算公式如下： u = t-A+Qi 根據(jù)閾值U重新劃分算法后的背景段和目標(biāo)段的灰度區(qū)間，背景段[l，t]擴(kuò)展為 [1，U]，目標(biāo)段[t+1，255]擴(kuò)展為[u+1，255]; 步驟5 :對區(qū)間[1，t]和[t+1，255]分別進(jìn)行局域直方圖均衡化。
2. 如權(quán)利要求1所述的用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，在步驟1 中，采集的圖像為8位的灰度圖，灰度級范圍為O至255。
3. 如權(quán)利要求1-2所述的用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，在步 驟3中，計(jì)算出車道標(biāo)線部分和路面背景部分的分界點(diǎn)閾值t選用全局灰度均值法來計(jì)算 閾值。
4. 如權(quán)利要求3所述的用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，在步驟3 中，進(jìn)一步地，計(jì)算全局灰度均值法來計(jì)算閾值的公式如下：
其中：t為閾值，N為圖像中灰度值不為O的像素總數(shù)，h為第i點(diǎn)的像素灰度值。
5. 如權(quán)利要求1-4所述的用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，步驟4 中的分配法則是：按照車道標(biāo)線部分和路面背景部分占整個(gè)灰度級的比例來分。
6. 如權(quán)利要求5所述的用于夜間車道線檢測的圖像預(yù)處理方法，其特征在于，步驟5 中，局域直方圖均衡化采用灰度變換公式，如下所示：
式中i為原灰度級，ti為算法后的灰度級，都表示為第i個(gè)灰度級的累 計(jì)分布函數(shù)，只是它們的起始點(diǎn)和作用的區(qū)間不同；第一個(gè)作用的區(qū)間為[l，t]，起始點(diǎn)為 1，第二個(gè)作用區(qū)間為[t+1，255]，起始點(diǎn)為t+l，nk、n」分別為灰度級Sk在[l，t]、[t+1，255] 區(qū)間出現(xiàn)的像素總數(shù)，na、nb分別為[1，t]、[t+1，255]區(qū)間頻數(shù)大于O的灰度級的像素總 數(shù)。
【文檔編號】G06T7/00GK104268859SQ201410471754
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月16日
【發(fā)明者】王海, 陳軍, 谷明琴, 孫銳, 王繼貞 申請人:奇瑞汽車股份有限公司